Semences horticoles : former mieux, produire plus avec l’IA

En octobre 2025, à Kaolack, des producteurs et productrices venus de Kaolack et Kolda ont passé trois jours à travailler des gestes très concrets : multiplication végétative, lutte intégrée, irrigation raisonnée, compost, biochar… Pas des concepts. Du terrain. Et c’est précisément pour ça que cette formation ISRA–PAIS compte : la qualité des semences et la maîtrise des itinéraires techniques restent le premier “logiciel” de l’agriculture.

Mais voici ce que beaucoup d’acteurs sous-estiment encore : l’intelligence artificielle (IA) ne remplace pas ces formations — elle les rend plus efficaces, plus régulières et plus rentables. Dans notre série « Comment l’IA transforme l’agriculture et l’agro-industrie au Sénégal », cet épisode est une évidence : quand une région investit dans les compétences semencières, elle pose la base idéale pour intégrer des outils numériques capables d’aider à décider, tracer, et améliorer la qualité.

L’enjeu fin 2025 est clair au Sénégal : produire davantage, sans épuiser l’eau, sans surdoser les intrants, et en sécurisant les revenus. La semence horticole est un point de départ stratégique… et l’IA peut devenir le prolongement naturel de ces ateliers.

Ce que la formation ISRA–PAIS change vraiment sur le terrain

Une formation technique bien ciblée augmente la reproductibilité des résultats : mêmes variétés, mêmes pratiques, moins d’aléas liés aux erreurs humaines. L’atelier organisé du 14 au 16/10/2025 à Kaolack (ISRA et Programme Agricole Italie–Sénégal, PAIS) a mis l’accent sur la multiplication de semences horticoles et les bonnes pratiques horticoles. Trois jours, c’est court ; mais quand le contenu est bien choisi, l’impact est immédiat.

Les thèmes couverts touchent exactement les goulots d’étranglement de l’horticulture au Sénégal :

• Culture in vitro (ex. pomme de terre) : produire du matériel végétal sain et homogène.
• Biofertilisation et culture hors-sol : mieux gérer la fertilité quand le sol est fatigué ou salinisé.
• Multiplication végétative (bouturage, marcottage, greffage) : sécuriser la disponibilité de plants.
• Gestion des ennemis des cultures et lutte intégrée : réduire les pertes et les traitements inutiles.
• Irrigation raisonnée : optimiser l’eau en période de stress hydrique.
• Post-récolte, compost, biochar : prolonger la qualité, réduire les pertes, améliorer la matière organique.

Ce choix est intelligent parce qu’il couvre la chaîne de valeur “de la semence au marché”. Et c’est aussi là que l’IA s’insère : chaque module produit des décisions (quand arroser, quoi traiter, quelle parcelle multiplier) que la donnée peut améliorer.

Pourquoi la semence horticole est un levier économique (pas seulement agronomique)

Une semence de qualité, c’est une assurance. Elle réduit l’hétérogénéité, améliore la levée, limite certaines maladies, et rend les calendriers de production plus prévisibles. Pour un producteur, la prévisibilité vaut de l’argent : elle aide à planifier la main-d’œuvre, à honorer des contrats, et à vendre au bon moment.

Dans des zones comme Kaolack et Kolda, où les conditions agroécologiques peuvent varier fortement entre saisons, la maîtrise de la multiplication et des itinéraires techniques est aussi une stratégie de résilience climatique.

L’IA ne “modernise” pas la formation : elle la rend continue

L’IA est utile quand elle transforme une formation ponctuelle en accompagnement quotidien. Un atelier de trois jours donne un socle ; ce qui manque ensuite, c’est l’appui régulier : vérifier une dose, interpréter un symptôme, ajuster un calendrier d’irrigation.

Concrètement, on peut renforcer ce type de formation avec des outils simples (et réalistes pour le terrain) :

• Assistants conversationnels en français et langues locales (via smartphone) pour rappeler les étapes d’un itinéraire technique, proposer des checklists, ou expliquer une pratique (greffage, compostage, conduite en pépinière).
• Fiches techniques “vivantes” : au lieu d’un PDF statique, une base de connaissances qui s’adapte à la culture, à la zone, et au niveau du producteur.
• Micro-apprentissages : messages courts (audio/texte) à des moments clés (préparation pépinière, repiquage, premières irrigations, surveillance ravageurs).

Une phrase utile à garder en tête : la formation crée la compétence, l’IA crée la régularité.

Des attestations, c’est bien. Un suivi de performance, c’est mieux.

Les participants sont repartis avec des attestations. C’est un signal positif. Mais pour transformer l’essai, le plus rentable est d’ajouter une couche de pilotage : suivre 5 à 10 indicateurs simples sur 3 mois.

Exemples d’indicateurs “terrain-friendly” :

1. Taux de reprise des boutures/greffes (%).
2. Pertes liées aux ravageurs (nombre de plants touchés par planche).
3. Volume d’eau par planche et par semaine (approx.).
4. Taux de rejets post-récolte (%).
5. Coût intrants/planche (FCFA).

Avec ces données, l’IA n’a pas besoin d’être complexe : elle peut juste aider à repérer des anomalies (une parcelle consomme 2× plus d’eau que les autres) et à proposer des corrections.

Production de semences horticoles : où l’IA apporte un gain mesurable

Le meilleur usage de l’IA, c’est d’améliorer la qualité et de réduire les pertes. Dans la semence horticole, les pertes coûtent cher : une pépinière ratée, un lot contaminé, une irrigation mal calée… et c’est une saison qui glisse.

Voici les apports les plus concrets, par maillon.

Diagnostic rapide : maladies, carences, ravageurs

Oui, la vision par ordinateur peut aider, à condition de l’utiliser comme un outil d’aide, pas comme un verdict. Une application peut analyser une photo de feuilles et proposer 2–3 hypothèses (mildiou, virose, carence). Le vrai bénéfice : gagner du temps et déclencher plus tôt la bonne action (isolement, traitement ciblé, suppression des plants).

Sur le terrain, le bon protocole est simple :

• photo + note (date, parcelle, culture)
• recommandation IA
• validation par un technicien / relais formé
• action + observation à J+3

On passe d’une réaction tardive à une surveillance structurée.

Irrigation raisonnée : l’IA comme “contrôleur de bon sens”

L’irrigation est souvent pilotée à l’habitude. Or, l’habitude coûte cher quand les températures bougent, que les vents changent, ou que les cycles de culture se décalent.

L’IA peut apporter deux choses accessibles :

• Prévisions opérationnelles (quand arroser, combien, quel risque de stress) à partir de données météo locales + historique de la parcelle.
• Alertes : “risque de sur-arrosage”, “stress probable”, “jour critique post-repiquage”.

Pas besoin de capteurs sophistiqués partout. Un modèle simple, alimenté par quelques mesures régulières, fait déjà une différence.

Traçabilité et qualité : du lot de semences au champ

La qualité semencière se perd quand on ne trace pas. Qui a multiplié quel lot ? Sur quelle parcelle ? Avec quelle pratique ? À quelle date ?

Une traçabilité légère (QR code, carnet numérique, ou même formulaires simples) permet :

• d’isoler plus vite un problème sanitaire,
• d’améliorer progressivement les pratiques,
• de mieux négocier avec des acheteurs (preuve de qualité, régularité).

Et c’est une porte d’entrée directe vers l’agro-industrie : les transformateurs et distributeurs veulent des approvisionnements réguliers. L’IA sert alors à prédire les volumes et sécuriser l’amont.

Partenariats ISRA–PAIS : la bonne méthode pour faire adopter l’IA

Au Sénégal, l’IA agricole marche quand elle s’appuie sur des alliances solides. L’atelier l’illustre bien : un programme de coopération (PAIS) + un institut de recherche appliquée (ISRA) + des services techniques (DRDR) + des producteurs motivés.

Ce schéma est le plus crédible pour intégrer l’IA, parce qu’il répond aux vraies contraintes :

• besoin de contenus techniques validés (rôle des chercheurs et techniciens),
• besoin de formation terrain (rôle des encadreurs),
• besoin d’outils simples (smartphone, WhatsApp, audio),
• besoin d’un modèle économique (qui paie quoi, et pourquoi).

Un plan d’intégration IA en 90 jours (pratique et réaliste)

La meilleure approche, c’est un pilote court avec des résultats visibles. Voici un canevas que j’ai vu fonctionner dans des projets similaires :

1. Semaine 1–2 : cadrage

   • 2 cultures prioritaires (ex. tomate, oignon) + 1 module prioritaire (irrigation ou lutte intégrée)
   • choix de 5 indicateurs de suivi

2. Semaine 3–6 : collecte simple

   • carnet de parcelle (papier + saisie hebdo)
   • photos standardisées (mêmes angles)

3. Semaine 7–10 : recommandations IA

   • alertes irrigation
   • checklists maladies/ravageurs
   • rappels de bonnes pratiques post-récolte

4. Semaine 11–12 : évaluation

   • comparatif avant/après (pertes, eau, coûts)
   • décision : extension, ajustement, ou arrêt

Le secret n’est pas technologique. C’est la discipline de suivi.

Questions fréquentes (et réponses directes)

L’IA est-elle utile si on manque déjà d’eau et d’intrants ?

Oui, parce que l’IA sert d’abord à éviter le gaspillage : arrosage trop fréquent, traitements “au cas où”, fertilisation mal calée. Optimiser 10–15% d’eau ou d’intrants sur une campagne peut valoir plus qu’un nouvel équipement.

Est-ce réservé aux grandes exploitations ?

Non. Les petits producteurs y gagnent souvent plus, parce qu’ils ont moins de marge d’erreur. Les outils doivent être adaptés : audio, interfaces simples, accompagnement local, et indicateurs limités.

Par quoi commencer après une formation comme celle de Kaolack ?

Commencez par un carnet de parcelle standard et un protocole de photos. Ensuite seulement, ajoutez des recommandations IA. Sans données minimales, l’IA devient du blabla.

La suite logique : des semences plus fiables, des revenus plus stables

La formation ISRA–PAIS à Kaolack (14–16/10/2025) montre une chose : le Sénégal avance quand la recherche et le terrain travaillent ensemble. Les modules abordés (in vitro, multiplication, irrigation, lutte intégrée, post-récolte) sont exactement ceux qui déterminent la réussite des filières horticoles.

L’étape suivante, fin 2025 et début 2026, consiste à rendre ces acquis durables : suivi, mesure, amélioration continue. C’est là que l’IA devient utile — pas comme un gadget, mais comme un assistant de production et de décision.

Si vous êtes producteur, encadreur, coopérative ou agro-industriel, la bonne question n’est pas “faut-il de l’IA ?”. C’est : quel problème concret veux-je résoudre en 90 jours avec les données que je peux vraiment collecter ?